基于链接分析的高校学术影响力研究

通过数据采集,把各高校网站的Pagerank值、反向链接数作为影响因素,高校排名作为学术影响力水平,分析两者与高校学术影响力的关系,并探讨将链接分析作为衡量高校学术影响力或对高校进行综合排名指标的可行性。

一种多特征因子融合的PageRank算法研究

针对PageRank算法完全依据链接结构排序,未考虑网页内容分析,造成平均分配PR值、主题漂移、偏重旧网页的现象,且已有改进算法存在单一性优化等问题,提出一种多特征因子融合的PageRank算法。该算法为使搜索结果更接近用户查询需求,同时兼顾搜索内容的相关度和查准率,通过添加链入链出权重因子、用户反馈因子、主题相关因子和时间因子,共同改善PageRank算法存在的不足。实验结果表明,所提算法在内容相关性和查准率方面,较其他网页排序算法有明显提高,达到优化Page Rank算法的目的。

链接指标用于网站评价的缺陷分析

在介绍网站评价与链接指标的相关内容后,详细分析了入链数、网络影响因子、Pag-erank算法等链接指标用于网站评价时存在的缺陷:其一,链接指标的"第一假设前提"成立的可能性仅20%左右;其二,商业搜索引擎(Google、Altavista、Alltheweb等)难以准确获取链接指标值;其三,链接处于动态平衡中,链接指标用于网站评价时,将破坏"链接平衡态"。

基于链接分析的农业科学数据中心网站群的评价与分析

通过使用相关的数据采集工具对农业科学数据中心网站群的Pagerank值、逆向链接值和检索页面总数进行了测度,以网站访问量作为网络影响力水平的标志,分析了二者之间的关系,并以此来评价农业科学数据中心网站的网络影响力水平,最后探讨了将链接分析方法作为衡量农业网站网络影响力指标的可行性。

链接分析假设前提的缺陷及修正方案

当前常用的链接分析的假设前提存在着缺陷,即未考虑到链接中存在大量非实质性链接。通过以博客为例进行实证分析,准确揭示了这一缺陷对链接分析假设前提的影响,得出链接分析假设前提成立的可能性仅为17.13%的结论。基于此,我们的对链接分析假设前提做了修正,并提出了修正后的"网络影响因子"算法。

加权入链数:对链接分析中绝对入链数的修正

在研究中事先充分获取了图林博客圈所有博客首页的实际链接数据,并对这十几万条链接数据进行了详细统计和归类,为后面分析研究奠定了基础;利用链接分类体系对整理统计后的实际数据进行实际分类并计算它们各自的比例,提出了"加权入链数"的概念,以此来修正以往链接分析研究中所采用的绝对入链数;同时以图林博客为例,以两种不同的方式进行博客排名,最后分析测试结果。并通过统计工具SPSS进行假设检验,以验证两种排序结果的相关度,并给出相应结论。